Fugu-MT 論文翻訳(概要): Natural Language Processing for Human Resources: A Survey

論文の概要: Natural Language Processing for Human Resources: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16498v2
Date: Tue, 25 Mar 2025 00:49:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-26 16:50:28.392277
Title: Natural Language Processing for Human Resources: A Survey
Title（参考訳）: 人的資源のための自然言語処理:サーベイ
Authors: Naoki Otani, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka,
Abstract要約: 自然言語処理の進歩は、HRプロセスを変革する可能性がある。本稿は,NLPの変革的潜在能力を利用する研究者や実践者にとっての機会を明らかにするものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.234532661418072
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Abstract: Advances in Natural Language Processing (NLP) have the potential to transform HR processes, from recruitment to employee management. While recent breakthroughs in NLP have generated significant interest in its industrial applications, a comprehensive overview of how NLP can be applied across HR activities is still lacking. This paper discovers opportunities for researchers and practitioners to harness NLP's transformative potential in this domain. We analyze key fundamental tasks such as information extraction and text classification, and their roles in downstream applications like recommendation and language generation, while also discussing ethical concerns. Additionally, we identify gaps in current research and encourage future work to explore holistic approaches for achieving broader objectives in this field.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の進歩は、採用から従業員管理に至るまで、人事プロセスを変える可能性を秘めている。最近のNLPのブレークスルーは、その産業的応用に大きな関心を惹き付けているが、NLPが人事活動にまたがってどのように適用できるかに関する包括的な概要は、いまだに不足している。本稿は,NLPの変革的潜在能力を利用する研究者や実践者にとっての機会を明らかにするものである。我々は、情報抽出やテキスト分類などの重要な基本課題と、レコメンデーションや言語生成といった下流アプリケーションにおけるそれらの役割を分析し、倫理的懸念についても議論する。さらに,現在の研究のギャップを識別し,この分野の幅広い目的を達成するための全体論的なアプローチを探るため,今後の研究を奨励する。

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